惯性数据测量一一卡尔曼滤波

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惯性数据测量一一卡 尔曼滤波
介绍
2 M! p7 m6 m% Y- W对于大多数人来说，卡尔曼滤波很难理解。的确，他奇迹般地解决了其他方法很难解决的问题。但是注意，卡尔曼滤波并不是解决你所有问题万能的良方。
这篇文章将阐述卡尔曼滤波的使用。我们将使用多的实际方法而避免那些很难理解的繁琐理论，因为大多数人仅仅将其用于MAV/UAV (微型飞行器/无人机)应用上, 我将试图将它形象具体化。
必须确保你已经知道了怎样使用加速度计和陀螺仪来进行数据采集，另外，一些基础的代数知识也是必要的。

( E  r8 r! _: E' e# u1 R: b9 K* D基本操作
卡尔曼滤波是- -种链形滤波器( 累接滤波器)，他需要两个东西:
) |2 \) W! i& y# `+ `首先，你将需要几种输入(- -路或更多的数据源)，你可以仅仅使用线性计算将他们转换为你预期的输出。换句话说，在我们的问题中，我们需要建立- - 个线性模型。
' L3 w: d# u) L' |( t# r其次，你需要另一路输入。这一路是期望数据中的实际外界数据值，或者是它的近似。
% _8 [1 X) ?/ G/ p$ E" l+ B* i每--次迭代，卡尔曼滤波器都将微小地改变线性模型中的变量，因此线性模型的输出将于第二次输入接近。

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